He aha ka ELK Stack?
Intro:
ʻO ka ELK stack he hōʻiliʻili o ka open-source lako polokalamu hana i hoʻohana mau ʻia no ka mālama ʻana a me ka nānā ʻana i ka nui o ka ʻikepili. ʻO nā mea nui ʻekolu o ka waihona ELK ʻo Elasticsearch, Logstash, a me Kibana. Loaʻa i kēlā me kēia mea hana ponoʻī kāna mau hana ponoʻī, akā hana pū lākou a pau e hāʻawi i nā mana loiloi ʻikepili ikaika.
Key helehelena:
ʻO nā hiʻohiʻona koʻikoʻi o ka waihona ELK e pili ana i kona scalability, hiki ke maʻalahi, hiki ke nānā i ka manawa maoli, a me ka maʻalahi o ka hoʻohana. Me Elasticsearch ma ke kumu o ka waihona, hiki i nā mea hoʻohana ke hoʻonui maʻalahi i kā lākou mau pūʻulu ʻikepili i luna a i lalo e like me ka mea e pono ai e hoʻokipa i ka nui o ka ʻikepili. A ma ka hoʻohana ʻana iā Logstash no ka ʻai ʻana a me ka kānana ʻana i nā hanana log mai nā kumu like ʻole a me Kibana no ka nānā ʻana a me ka nīnau ʻana i ka ʻikepili, loaʻa i nā mea hoʻohana ke ʻano maʻalahi o ka nānā ʻana i kā lākou ʻikepili. Hoʻohui hou, hāʻawi ka ELK stack i nā mana loiloi manawa maoli e hiki ai i nā mea hoʻohana ke wehe koke i nā ʻike a me nā ʻano i ka wā e hana ʻia ai kā lākou ʻikepili. ʻO ka hope, ua hoʻolālā ʻia ka waihona ELK e maʻalahi e hoʻohana, me ka liʻiliʻi o ka hoʻonohonoho a me ka hoʻonohonoho pono ʻana.
Pili:
Hiki ke hoʻohana ʻia ka waihona ELK e nā hui o nā ʻano nui a pau no ka mālama ʻana a me ka nānā ʻana i ka nui o ka ʻikepili. Hoʻohana maʻamau ia i nā ʻoihana e like me ka e-commerce, ka ʻikepili pūnaewele, kālā, mālama olakino, hana ʻana, a me nā mea ʻē aʻe. Hiki i ka ELK stack ke kōkua i nā ʻoihana e loaʻa nā ʻike koʻikoʻi e pili ana i ke ʻano o ka mea kūʻai aku, hoʻopaʻa i nā kaʻina hana, hoʻomaikaʻi i ka maikaʻi o ka huahana a me ka hana, a ʻoi aku.
Ma keʻano holoʻokoʻa, ʻo ka ELK stack he mea hana ikaika no ka mālama ʻana a me ka nānā ʻana i ka nui o nā ʻikepili, a hiki ke hoʻohana ʻia e nā hui o nā ʻano āpau e hoʻokō i kā lākou mau pahuhopu ʻoihana. Inā ʻoe e ʻimi nei e loaʻa ka lanakila hoʻokūkū, hoʻomaikaʻi i ka ʻoluʻolu o ka mea kūʻai aku, a i ʻole e hana i nā hoʻomaikaʻi koʻikoʻi ʻē aʻe, hiki i ka waihona ELK ke kōkua iā ʻoe e hele i laila.
Auana:
Uaʻikeʻia ka ELK stack no kāna hana maikaʻi loa, ma keʻano o ka mana hana a me ka wikiwiki. Hiki iā ia ke kālailai wikiwiki i ka nui o ka ʻikepili a kākoʻo i nā pae kiʻekiʻe o ka hana like. Hoʻohui hou, ʻo ka hoʻolālā maʻalahi a hiki ke hoʻonui ʻia o ka waihona ELK e hōʻoiaʻiʻo e hoʻomau ʻia e hoʻokō i kāu mau pono i ka ulu ʻana o kāu ʻoihana a ulu aʻe i ka manawa. Ma ke ʻano holoʻokoʻa, inā ʻoe e ʻimi nei i kahi mea hana ikaika no ka mālama ʻana a me ka nānā ʻana i kāu ʻikepili, ʻo ka ELK stack kahi koho maikaʻi loa.
Elasticsearch vs. Mantacore:
Ma kahi kiʻekiʻe, ʻo Elasticsearch a me Mantacore nā mea hana ikaika no ka hoʻokele a me ka nānā ʻana i ka nui o ka ʻikepili. Hāʻawi lāua ʻelua i nā mana loiloi manawa maoli, scalability, flexibility, a me ka maʻalahi o ka hoʻohana. Eia nō naʻe, aia kekahi mau ʻokoʻa nui ma waena o nā mea hana ʻelua.
No ka laʻana, ʻoiai ʻo Elasticsearch ka mea maʻamau e hoʻohana ʻia ma ke ʻano he kumu nui o ka waihona ELK i hui pū me Logstash a me Kibana, ua hoʻolālā ʻia ʻo Mantacore e hoʻohana ʻia ma ke ʻano he mea hana kūʻokoʻa me kāna mau hiʻohiʻona i kūkulu ʻia no ka hoʻokomo ʻana a me ka nīnau ʻana i ka ʻikepili. Hoʻohui, hāʻawi ʻo Elasticsearch i nā hiʻohiʻona analytical ʻoi aku ka maikaʻi ma mua o Mantacore, e like me ka hiki ke huli geospatial a me nā algorithm aʻo mīkini.
Ma ke ʻano holoʻokoʻa, inā makemake ʻoe i kahi hoʻokele ʻikepili piha a me ka hoʻonā loiloi, a laila ʻo Elasticsearch ke koho ʻoi aku ka maikaʻi. Eia nō naʻe, inā ʻoe e ʻimi nei i kahi mea hana maʻalahi e hiki ke hoʻohana maʻalahi i ka nīnau ʻana i ka ʻikepili me ka ʻole o ka ʻike papahana mua, a laila ʻo Mantacore paha ke koho maikaʻi loa no ʻoe. ʻO ka hope loa, ʻo ka koho ma waena o kēia mau mea hana ʻelua e hilinaʻi i kāu mau pono a me nā koi.
